GPU加速云服务器 GACS

 

GPU加速云服务器(GPU Accelerated Cloud Server, GACS)能够提供优秀的浮点计算能力,从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习,科学计算,CAE等;G系列适合于3D动画渲染,CAD等

 
 

    自己配置gpu深度学习 更多内容
  • 如何在代码中打印GPU使用信息

    gputil import GPUtil as GPU GPU.showUtilization() import GPUtil as GPU GPUs = GPU.getGPUs() for gpu in GPUs: print("GPU RAM Free: {0:.0f}MB |

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  • GPU负载

    GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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  • 卸载GPU加速型ECS的GPU驱动

    卸载GPU加速型E CS GPU驱动 操作场景 当GPU加速 云服务器 需手动卸载GPU驱动时,可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关,例如: Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • GPU计算型

    GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景,对应华为云ECS的实例包含Pi系列,用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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  • GPU相关问题

    GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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  • 成长地图

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 使用模型

    Online暂不支持GPU加速,建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用,并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 准备模型训练镜像

    准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow,PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍

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  • 什么是云容器引擎

    群生命周期管理服务。 容器编排:CCE提供了管理Helm Chart(模板)的控制台,能够帮助您方便的使用模板部署应用,并在控制台上管理应用。 制品仓库:对接容器镜像服务,支持镜像全生命周期管理的服务,提供简单易用、安全可靠的镜像管理功能,帮助您快速部署容器化服务。 弹性伸缩:支

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  • 如何查询自己哪些资源还未配置备份?

    如何查询自己哪些资源还未配置备份? 在云备份控制台总览页可以查看当前没有配置备份的资源。 操作步骤 登录云备份管理控制台。 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的,选择区域。 单击“”,选择“存储 > 云备份 CBR”。单击“总览“进入云备份总览页。 在综合搜索中,单击“未备份

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  • 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互?

    如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时,训练数据通常存储在对象存储服务(OBS)中,且训练数据较大时(如200GB以上),每次都需要使用GPU资源池进行训练,且训练效率低。 希望提升训练效率,同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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  • 负载伸缩概述

    变动和固定时间周期进行负载伸缩,实现复杂场景下的负载伸缩。 多场景:使用场景广泛,典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理。 负载伸缩实现机制 UCS的负载伸缩能力是由FederatedHPA和CronFederatedHPA两种负载伸缩策略所实现的,如图1所示。

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • GPU设备显示异常

    是,该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题,建议更换驱动版本,操作指导,请参考安装GPU驱动。 否,请执行下一步。 请尝试重启 服务器 ,再执行nvidia-smi查看GPU使用情况,确认是否正常。 如果问题依然存在,请联系客服。 父主题: GPU驱动故障

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  • 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

    登录CCE控制台,单击集群名称进入一个集群。 在CCE集群上部署Volcano环境。 单击左侧栏目树中的“插件管理”,单击Volcano插件下方的“安装”,在安装插件页面中选择插件的规格配置,并单击“安装”。 部署Mnist示例。 下载kubeflow/examples到本地并根据环境选择指南,命令如下:

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  • 目标集群资源规划

    通用入门型:通用入门型实例提供均衡的计算、存储以及网络配置,利用CPU积分机制保证基准性能,适合平时不会持续高压力使用CPU,但偶尔需要提高计算性能完成工作负载的场景,可用于轻量级Web服务器、开发、测试环境以及中低性能数据库等场景。 GPU加速型:提供优秀的浮点计算能力,从容应对高实时、

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  • 监控GPU资源指标

    cce_gpu_memory_used GPUGPU显存使用量 cce_gpu_memory_total GPUGPU显存总量 cce_gpu_memory_free GPUGPU显存空闲量 cce_gpu_bar1_memory_used GPUGPU bar1

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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